Saman Yaghmaei-Sabegh;Shabnam Neekmanesh;Nelson Lam;Anita Amirsardari;Nasser Taghizadieh
Structural Engineering and Mechanics
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v.85
no.5
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pp.655-664
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2023
Reinforced concrete (RC) shear wall structures are one of the most widely used structural systems to resist seismic loading all around the world. Although there have been several efforts to provide conceptually simple procedures to reasonably assess the seismic demands of structures over recent decades, it seems that lesser effort has been put on a number of structural forms such as RC shear wall structures. Therefore, this study aims to represent a simple linear response spectrum-based method which can acceptably predict the nonlinear displacements of a non-ductile RC shear wall structure subjected to an individual ground motion record. An effective period and an equivalent damping ratio are introduced as the dynamic characteristics of an equivalent linear SDOF system relevant to the main structure. By applying the fundamental mode participation factor of the original MDOF structure to the linear spectral response of the equivalent SDOF system, an acceptable estimation of the nonlinear displacement response is obtained. Subsequently, the accuracy of the proposed method is evaluated by comparison with another approximate method which is based on linear response spectrum. Results show that the proposed method has better estimations for maximum nonlinear responses and is more utilizable and applicable than the other one.
Saebyeok, Jeong;Kun-Ho E., Kim;Youngchan, Lee;Dahye, Yoo;Kinam, Hong;Donghyuk, Jung
Earthquakes and Structures
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v.23
no.5
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pp.431-444
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2022
The unique thermomechanical properties of shape memory alloys (SMAs) make it a versatile material for strengthening and repairing structures. In particular, several research studies have already demonstrated the effectiveness of using the heat activated shape memory effect of nickel-titanium (Ni-Ti) based SMAs to actively confine concrete members. Despite the proven effectiveness and wide commercial availability of Ni-Ti SMAs, however, their high cost remains a major obstacle for applications in real structural engineering projects. In this study, the shape memory effect of a new, much more economical iron-based SMA (Fe-SMA) is characterized and the compressive behavior of concrete confined with Fe-SMA strips is investigated. Tests showed the Fe-SMA strips used in this study are capable of developing high levels of recovery stress and can be easily formed into hoops to provide effective active and passive confining pressure to concrete members. Compared to concrete cylinders confined with conventional carbon fiber-reinforced polymer (CFRP) composites, Fe-SMA confinement yielded significantly higher compressive deformation capacity and residual strength. Overall, the compressive behavior of Fe-SMA confined concrete was comparable to that of Ni-Ti SMA confined concrete. This study clearly shows the potential for Fe-SMA as a robust and cost-effective strengthening solution for concrete structures and opens possibilities for more practical applications.
This paper proposes a thermography-based coating thickness estimation method for steel structures using model-agnostic meta-learning. In the proposed method, a halogen lamp generates heat energy on the coating surface of a steel structure, and the resulting heat responses are measured using an infrared (IR) camera. The measured heat responses are then analyzed using model-agnostic meta-learning to estimate the coating thickness, which is visualized throughout the inspection surface of the steel structure. Current coating thickness estimation methods rely on point measurement and their inspection area is limited to a single point, whereas the proposed method can inspect a larger area with higher accuracy. In contrast to previous ANN-based methods, which require a large amount of data for training and validation, the proposed method can estimate the coating thickness using only 10- pixel points for each material. In addition, the proposed model has broader applicability than previous methods, allowing it to be applied to various materials after meta-training. The performance of the proposed method was validated using laboratory-scale and field tests with different coating materials; the results demonstrated that the error of the proposed method was less than 5% when estimating coating thicknesses ranging from 40 to 500 ㎛.
Seyed Milad Hosseini;Mohamad Mohamadi Dehcheshmeh;Gholamreza Ghodrati Amiri
Structural Engineering and Mechanics
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v.87
no.6
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pp.555-574
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2023
An efficient optimization algorithm and damage-sensitive objective function are two main components in optimization-based Finite Element Model Updating (FEMU). A suitable combination of these components can considerably affect damage detection accuracy. In this study, a new hybrid damage-sensitive objective function is proposed based on combining two different objection functions to detect the location and extent of damage in structures. The first one is based on Generalized Pseudo Modal Strain Energy (GPMSE), and the second is based on the element's Generalized Flexibility Matrix (GFM). Four well-known population-based metaheuristic algorithms are used to solve the problem and report the optimal solution as damage detection results. These algorithms consist of Cuckoo Search (CS), Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO), Moth Flame Optimization (MFO), and Jaya. Three numerical examples and one experimental study are studied to illustrate the capability of the proposed method. The performance of the considered metaheuristics is also compared with each other to choose the most suitable optimizer in structural damage detection. The numerical examinations on truss and frame structures with considering the effects of measurement noise and availability of only the first few vibrating modes reveal the good performance of the proposed technique in identifying damage locations and their severities. Experimental examinations on a six-story shear building structure tested on a shake table also indicate that this method can be considered as a suitable technique for damage assessment of shear building structures.
Nowadays fuzzy logic in control applications is a well-recognized alternative, and this is thanks to its inherent advantages. Generalized type-2 fuzzy sets allow for a third dimension to capture higher order uncertainty and therefore offer a very powerful model for uncertainty handling in real world applications. With the recent advances that allowed the performance of general type-2 fuzzy logic controllers to increase, it is now expected to see the widespread of type-2 fuzzy logic controllers to many challenging applications in particular in problems of structural control, that is the case study in this paper. It should be highlighted that this is the first application of general type-2 fuzzy approach in civil structures. In the following, general type-2 fuzzy logic controller (GT2FLC) will be used for active control of a 9-story nonlinear benchmark building. The design of type-1 and interval type-2 fuzzy logic controllers is also considered for the purpose of comparison with the GT2FLC. The performance of the controller is validated through the computer simulation on MATLAB. It is demonstrated that extra design degrees of freedom achieved by GT2FLC, allow a greater potential to better model and handle the uncertainties involved in the nature of earthquakes and control systems. GT2FLC outperforms successfully a control system that uses T1 and IT2 FLCs.
The pointwise equilibrium polynomial (PEP) element considering local second-order effect has been widely used in direct analysis of many practical engineering structures. However, it was derived according to Euler-Bernoulli beam theory and therefore it cannot consider shear deformation, which may lead to inaccurate prediction for deep beams. In this paper, a novel beam-column element based on Timoshenko beam theory is proposed to overcome the drawback of PEP element. A fifth-order polynomial is adopted for the lateral deflection of the proposed element, while a quadric shear strain field based on equilibrium equation is assumed for transverse shear deformation. Further, an additional quadric function is adopted in this new element to account for member initial geometrical imperfection. In conjunction with a reliable and effective three-dimensional (3D) co-rotational technique, the proposed element can consider both member initial imperfection and transverse shear deformation for second-order direct analysis of frame structures. Some benchmark problems are provided to demonstrate the accuracy and high performance of the proposed element. The significant adverse influence on structural behaviors due to shear deformation and initial imperfection is also discussed.
The primary objective of the current study is to optimize and evaluate the seismic performance of steel momentresisting frame (MRF) structures considering soil-structure interaction (SSI) effects. The structural optimization is implemented in the context of performance-based design in accordance with FEMA-350 at different confidence levels from 50% to 90% by taking into account fixed- and flexible-base conditions using an efficient metaheuristic algorithm. Nonlinear response-history analysis (NRHA) is conducted to evaluate the seismic response of structures, and the beam-on-nonlinear Winkler foundation (BNWF) model is used to simulate the soil-foundation interaction under the MRFs. The seismic performance of optimally designed fixed- and flexible-base steel MRFs are compared in terms of overall damage index, seismic collapse safety, and interstory drift ratios at different performance levels. Two illustrative examples of 6- and 12-story steel MRFs are presented. The results show that the consideration of SSI in the optimization process of 6- and 12-story steel MRFs results in an increase of 1.0 to 9.0 % and 0.5 to 5.0 % in structural weight and a slight decrease in structural seismic safety at different confidence levels.
The paper proposes two hybrid metaheuristic optimization and artificial neural network (ANN) methods for the close prediction of the ultimate axial compressive capacity of concentrically loaded concrete filled double skin steel tube (CFDST) columns. Two metaheuristic optimization, namely genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), approaches enable the dynamic training architecture underlying an ANN model by optimizing the number and sizes of hidden layers as well as the weights and biases of the neurons, simultaneously. The former is termed as GA-ANN, and the latter as PSO-ANN. These techniques utilize the gradient-based optimization with Bayesian regularization that enhances the optimization process. The proposed GA-ANN and PSO-ANN methods construct the predictive ANNs from 125 available experimental datasets and present the superior performance over standard ANNs. Both the hybrid GA-ANN and PSO-ANN methods are encoded within a user-friendly graphical interface that can reliably map out the accurate ultimate axial compressive capacity of CFDST columns with various geometry and material parameters.
Free vibration analysis of multi-directional porous functionally graded (FG) sandwich plate has been performed for two cases namely: FG skin with homogeneous core and FG core with homogeneous skin. Hamilton's principle was employed and the solution was obtained using Navier's technique. This theory imposes traction-free boundary conditions on the surfaces and does not require shear correction factors. The results obtained are validated with those available in the literature. The composition of metal-ceramic-based functionally graded material (FGM) changes in longitudinal and transverse directions according to the power law. Imperfections in the functionally graded material introduced during the fabrication process were modeled with different porosity laws such as evenly, unevenly distributed, and logarithmic uneven distributions. The effect of porosity laws and geometry parameters on the natural frequency was investigated. On comparing the natural frequency of two cases for perfect and imperfect sandwich plates a reverse trend in natural frequency result was seen. The finding shows a multidirectional functionally graded structures perform better compared to uni-directional gradation. Hence, critical grading parameters and imperfection types have been identified which will guide experimentalists and researchers in selecting fabrication routes for improving the performance of such structures.
Bozkurt, Mehmet Bakir;Ergut, Abdulkerim;Ozkilic, Yasin Onuralp
Steel and Composite Structures
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v.45
no.4
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pp.513-533
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2022
This study presents similarities and differences between Turkish Building Code for Steel Structures, which are TS 648 and SDCCSS (Specification for Design, Calculation and Construction of Steel Structures) in terms of the design of the members. Hot-rolled I-shaped steel sections for symmetrical and U-shaped steel sections (i.e., channels) for monosymmetric sections were elaborated in detail. The design strength of tension members under tensile load, compression members under axial load and flexural members under flexure and shear were examined separately. Connection details for tension members, slenderness for compression members and distance between lateral supports for flexural members were considered as prime variables. Analysis results revealed the design strength of the tension members where at least one of the cross-sectional parts is not connected to the connection plates, I-shaped compression members where a slenderness ratio is below 39 (𝛌<39), U-shaped compression members and flexural members where Lb is between Lp and Lr (Lpb≤Lr) designed based on TS 648 are greater than those designed based on SDCCSS 2018. Strength differences between the specification can reach 79% for tensile members, 13% for compression members and 9% for flexural members.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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